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2026年04月21日星期二

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新一代信息技術

一種基于SAC的汽車自適應巡航控制優(yōu)化方法
一種基于SAC的汽車自適應巡航控制優(yōu)化方法，屬于自動駕駛領域，其特征在于，該方法包括以下模塊：駕駛環(huán)境、狀態(tài)信息處理模塊、SAC強化學習模塊、動態(tài)獎勵函數(shù)模塊、經驗分類模塊和經驗采樣模塊。首先，從駕駛環(huán)境中獲取兩個維度的融合信息，得到當前狀態(tài)，然后，SAC強化學習模塊基于當前狀態(tài)決策控制動作并應用于駕駛環(huán)境，更新環(huán)境并獲取下一時刻的狀態(tài)。其中，動態(tài)獎勵函數(shù)模塊根據(jù)動作效果和重要性差異計算獎勵值；經驗分類模塊根據(jù)駕駛環(huán)境對經驗樣本進行分區(qū)域存儲；經驗采樣模塊采用固定經驗采樣和局部優(yōu)先經驗回放方法，對樣本進行采樣，用于訓練SAC強化學習模塊，并決策出最優(yōu)控制動作，實現(xiàn)自適應巡航控制。

長春工業(yè)大學 授權發(fā)明
新一代信息技術

一種多模塊化機器人最優(yōu)協(xié)調控制方法、設備及介質
本申請公開了一種多模塊化機器人最優(yōu)協(xié)調控制方法、設備及介質，涉及機器人控制領域，首先建立模塊化機器人協(xié)同搬運任務的運動學模型，其次通過機器人關節(jié)力矩反饋和牛頓歐拉迭代相結合，建立模塊化機器人和目標物體的整體動力學模型，并通過神經網絡觀測器完成對模塊化機器人的關節(jié)子系統(tǒng)之間的交聯(lián)耦合項的觀測，隨后分別構建內層和外層的性能指標函數(shù)，然后使用徑向基神經網絡分別對內層和外層的性能指標函數(shù)進行近似，求解哈密頓?雅可比方程得到最優(yōu)控制律和最優(yōu)內力，實現(xiàn)對多模塊化機器人系統(tǒng)的協(xié)調控制。本申請在兼顧模塊化機器人內部協(xié)作問題的同時，優(yōu)化多個模塊化機器人間的交互策略，從而保證系統(tǒng)的準確性、最優(yōu)性及穩(wěn)定性。

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一種基于擾動預測的無人駕駛汽車管狀模型預測控制方法
一種基于擾動預測的無人駕駛汽車管狀模型預測控制方法，屬于自動駕駛領域，其特征在于，該方法包括參考路徑模塊、擾動預測模塊、管狀模型預測控制器和車輛模型；參考路徑模塊根據(jù)道路信息得到控制器的期望路徑，包括側向位移和橫擺角，并將其輸入給擾動預測模塊和管狀模型預測控制器；在此基礎上，擾動預測模塊通過逆向求解車輛運動模型，預測未來時刻的輪胎側偏剛度，并將預測值與實際值的偏差視為有界擾動，構建擾動預測模型預測擾動范圍；管狀模型預測控制器根據(jù)預測的擾動范圍，離線計算魯棒不變集，并且對標稱系統(tǒng)約束進行緊縮處理，在線多目標優(yōu)化求解最優(yōu)前輪轉角，結合狀態(tài)反饋，得到實際控制動作輸入車輛模型，控制車輛實現(xiàn)路徑跟蹤。

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卡車縱梁裝配孔圖像陰影去除方法
本發(fā)明公開了一種卡車縱梁裝配孔圖像陰影去除方法，涉及圖像處理技術領域，包括：獲取裝配孔陰影圖像并輸入陰影單映射引導網絡模型中，獲得裝配孔非陰影圖像；對裝配孔非陰影圖像進行輸出；其中，陰影單映射引導網絡模型的訓練步驟為：陰影引導模塊在損失函數(shù)的約束下進行迭代訓練；將訓練好的陰影引導模塊的模塊參數(shù)隨機初始化為單映射網絡模塊的模塊參數(shù)，在損失函數(shù)的約束下進行迭代訓練，直至達到預設條件，獲得陰影單映射引導網絡模型。本發(fā)明以圖像陰影特征中的明度特征為引導條件，設計單映射網絡模塊，在陰影引導模塊引導下進行了圖像特征提取和學習，實現(xiàn)高效的裝配孔圖像陰影去除，提升了圖像處理準確性與可靠性。

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智能視覺引導的汽車避障控制優(yōu)化方法
智能視覺引導的汽車避障控制優(yōu)化方法，屬于自動駕駛領域，其特征在于，包括目標檢測模塊和避障控制模塊；其中，所述目標檢測模塊包括GCT?YOLOv5s，通過C3GC模塊提取關鍵特征，利用CARAFE算子增強特征融合，經TSCODE檢測頭確定分類和定位之間的關系，實現(xiàn)行駛場景中交通參與者類型的檢測；所述避障控制模塊包括自適應避障路徑規(guī)劃與控制，結合交通參與者類型進行斥力場動態(tài)調整，并進行路徑平滑處理，采用純追蹤算法進行路徑跟蹤控制，實現(xiàn)智能汽車的自適應避障路徑規(guī)劃與控制。

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一種用于調控室內環(huán)境互聯(lián)網智能家居控制系統(tǒng)及其方法
本發(fā)明涉及智能家居技術領域，公開了一種用于調控室內環(huán)境互聯(lián)網智能家居控制系統(tǒng)及其方法，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集層，通過智能傳感器采集室內實時溫度、濕度和光照數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理層，被配置為根據(jù)所述實時數(shù)據(jù)判斷是否調整室內環(huán)境的控制參數(shù)，并存儲所述實時數(shù)據(jù)、預設目標參數(shù)、控制參數(shù)；設備控制層：參數(shù)調整層，存儲有歷史環(huán)境數(shù)據(jù)，結合數(shù)據(jù)處理層存儲的實時數(shù)據(jù)生成用戶環(huán)境偏好；設備控制層接收數(shù)據(jù)處理層和參數(shù)調整層的室內環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、分析結果和目標調整參數(shù)。本發(fā)明不僅實現(xiàn)了對室內環(huán)境的精準調控，還通過用戶交互模塊、參數(shù)調整層等多項創(chuàng)新功能，提升了用戶體驗和系統(tǒng)智能化水平。

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